Phát triển những hàm độ thon thân cây keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam

Bài viết Phát triển những hàm độ thon thân cây keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam giới thiệu những hàm độ thon thân và sản lượng gỗ thu hoạch để thống kê thể tích thân cả vỏ và không vỏ và trữ lượng gỗ sản phẩm đối với rừng trồng thuần loài Keo lai ở Việt Nam.

Lâm học

PHÁT TRIỂN NHỮNG HÀM ĐỘ THON THÂN CÂY KEO LAI

TRỒNG THUẦN LOÀI Ở VIỆT NAM

Nguyễn Văn Thêm 1 , Nguyễn Trọng Bình 2 , Nguyễn Trọng Minh 2

1

Hội Khoa học Kỹ thuật Lâm nghiệp TP Hồ Chí Minh

2

Trường Đại học Lâm nghiệp

https://doi.org/10.55250/jo.vnuf.2022.2.022-031

TÓM TẮT

Bài báo này giới thiệu những hàm độ thon thân và sản lượng gỗ thu hoạch để thống kê thể tích thân cả vỏ và không vỏ và trữ lượng gỗ sản phẩm đối với rừng trồng thuần loài Keo lai ở Việt Nam Các hàm độ thon thân và hàm sản lượng gỗ được xây dựng từ 168 cây mẫu từ cấp đường kính 4 ÷ 24 cm Hàm độ thon thích hợp được kiểm định từ 10 hàm dự tuyển khác nhau; trong đó 5 hàm do nhóm tác giả đề xuất trong nghiên cứu này năm

2022 Khả năng ứng dụng của các hàm độ thon được kiểm định từ 5 cây mẫu ở cấp đường kính từ 8 ÷ 16 cm Kết quả nghiên cứu cho thấy 10 hàm này mô tả tốt độ thon thân cây Keo lai ở mức ý nghĩa P < 0,01; trong đó hàm Them-Binh 2022d là hàm thích hợp nhất Các hàm độ thon thân cây, các hàm thể tích thân cây đứng cả vỏ

và không vỏ, các hàm thể tích gỗ sản phẩm cả vỏ và không vỏ đều nhận sai số nhỏ hơn 10,0%

Từ khoá: độ thon thân cả vỏ, độ thon thân không vỏ, hàm độ thon thân cả vỏ, hàm độ thon thân không

vỏ, rừng Keo lai

1 ĐẶT VẤN ĐỀ

Đường kính thân cây gỗ giảm dần từ gốc

đến ngọn Đường cong biểu diễn sự suy giảm

đường kính thân cây gỗ từ gốc đến ngọn được

gọi là độ thon thân cây gỗ hay hình dạng thân

cây gỗ Độ thon thân cây gỗ không chỉ thay đổi

theo loài cây, chiều cao và tuổi, mà còn theo

điều kiện lập địa và phương thức lâm sinh

Xây dựng các hàm và biểu sản lượng gỗ ở mức

cây cá thể và quần thụ là mối quan tâm của

lâm học, điều tra và quản lý rừng, phân tích

hiệu quả kinh doanh rừng Trong lâm học, hàm

độ thon và hàm thể tích thân cây gỗ được sử

dụng để xác định ảnh hưởng của lập địa và đặc

tính quần thụ đến cây gỗ và quần thụ (Nguyễn

Văn Thêm, 2002) Trong điều tra rừng, độ thon

thân cây được sử dụng để ước lượng không chỉ

thể tích các phân đoạn gỗ với chiều dài bất kỳ,

mà còn cả thể tích thân cây đứng, thể tích gỗ

sản phẩm và sinh khối thân Trữ lượng rừng

giúp cho nhà quản lý xây dựng chiến lược

quản lý rừng Nhà kinh tế sử dụng các hàm sản

lượng để phân tích hiệu quả kinh doanh rừng

Độ thon thân cây có thể được mô tả bằng một

hàm với những biến dự đoán khác nhau Nhiều

tác giả (Muhairwe, 1999; Kozak, 2004;

Sharma và Zhang, 2004; Sharma và Parton,

2009 (dẫn theo Tang và cộng sự, 2017);

Westfall và Scott, 2010; Fonweban và cộng sự,

2011; Lee và cộng sự, 2017; Tang và cộng sự,

2017) đã xây dựng các hàm độ thon với nhiều

biến dự đoán khác nhau; trong đó ba biến dự đoán thường được sử dụng là đường kính thân ngang ngực (D, cm), chiều cao toàn thân (H, m), tỷ lệ giữa chiều cao ở vị trí khác nhau trên thân (h, m) và H (m) Hàm độ thon thân cây gỗ

có thể ở dạng hàm tuyến tính và hàm phi tuyến tính Ở Việt Nam, một số tác giả (Vũ Tiến Hinh, 2012; Nguyễn Trọng Bình, 1995, 2005; Nguyễn Văn Thêm và Lê Hồng Việt, 2021) đã xây dựng các hàm thể tích và hàm độ thon đối với những loài cây gỗ khác nhau Rừng Keo lai

(Acacia hybrid) phân bố khắp cả nước Kiểu

rừng này đóng vai trò to lớn về kinh tế, môi trường và quốc phòng Việc thống kê trữ lượng

gỗ cây đứng và trữ lượng gỗ sản phầm đối với kiểu rừng này đòi hỏi phải có các biểu thể tích

và biểu gỗ sản phẩm Thế nhưng, hiện nay vẫn còn thiếu các hàm độ thon và hàm thể tích đối với rừng Keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam Hạn chế này gây ra những khó khăn cho điều tra rừng và quản lý rừng Về lý thuyết, các hàm

độ thon và hàm thể tích thân cây Keo lai trồng thuần loài không chỉ được xây dựng từ những hàm dự tuyển sẵn có, mà còn phát triển thêm những hàm mới Mặt khác, độ chính xác của các hàm không chỉ phụ thuộc vào dạng hàm và

số lượng biến dự đoán, mà còn vào phương pháp xây dựng các hàm hồi quy Xuất phát từ những vấn đề đặt ra trên đây, mục tiêu của nghiên cứu này là phát triển những hàm độ thon và hàm sản lượng để thống kê thể tích

thân cả vỏ, thể tích thân không vỏ và trữ lượng

gỗ sản phẩm đối với rừng Keo lai trồng thuần

loài ở Việt Nam

2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là rừng trồng Keo lai

trồng thuần loài ở Việt Nam từ 3 – 10 tuổi

Mật độ trồng ban đầu từ 1.100 cây/ha đến

2.200 cây/ha Số liệu về độ thon thân cây Keo

lai trồng thuần loài ở Việt Nam được thu thập

tại các địa phương: Kẻ Gỗ (Hà Tĩnh), Đại Lải

(Vĩnh Phúc), Vân Hán và Phú Lương (Thái

Nguyên), Hàm Yên (Tuyên Quang), Cẩm Lĩnh

(Hà Nội), Xuân Lộc và Vĩnh Cửu (Đồng Nai),

Bến Cát và Phú Giáo (Bình Dương) Thời gian

nghiên cứu từ 2018 – 2020 Các khu vực này

chủ yếu là rừng trồng phục vụ cho mục đích

nghiên cứu loài Keo lai

2.2 Phương pháp thu thập số liệu

Độ thon thân cây đứng cả vỏ (DhCV, m3) và

độ thon thân cây đứng không vỏ (DhOV, m3)

của cây Keo lai được xác định từ 173 cây mẫu

từ 3 – 10 tuổi Đường kính (D, cm) và chiều

cao (H, m) của các cây mẫu dao động tương

ứng từ 4,0 đến 24,0 cm và 6,0 đến 27,0 m

(Bảng 1) Những cây mẫu được chặt hạ cách

mặt đất 30 cm Các cây mẫu được xác định

chiều dài toàn thân (H, m) bằng thước dây với

độ chính xác 1,0 cm Thân cây được phân chia

thành các phân đoạn với chiều dài (L) 100 cm;

đoạn ngọn có chiều dài (Ln) trên dưới 100 cm Đường kính thân cả vỏ (DCV, cm) và đường kính thân không vỏ (DOV, cm) tại vị trí ngang ngực, đường kính thân cả vỏ và đường kính thân không vỏ ở đầu nhỏ (tương ứng D1CV và

D1OV) và đầu lớn (tương ứng D2CV và D2OV) của mỗi phân đoạn được xác định bằng thước Panme với độ chính xác 1 mm Đoạn ngọn được đo chiều dài (Ln, cm) và đường kính đáy (DN, cm) Thể tích gỗ sản phẩm được xác định

từ gốc đến DCV ≥ 3 cm

2.3 Phương pháp xử lý số liệu

Từ 173 cây mẫu, sử dụng 168 cây để xây dựng các hàm DhCV và DhOV, còn lại 5 cây ở cấp D = 8 - 16 cm được sử dụng để kiểm tra khả năng ứng dụng của các hàm độ thon Các hàm độ thon thân cây Keo lai trồng thuần loài

ở Việt Nam được kiểm định từ 10 hàm dự tuyển (Bảng 2); trong đó 5 hàm 6 - 10 do Nguyễn Văn Thêm và Nguyễn Trọng Bình đề xuất Ở hàm 1 - 10, D (cm) = đường kính thân ngang ngực; Dh (cm) = đường kính ở những vị trí khác nhau trên thân; H (m) = chiều cao toàn thân; h (m) = chiều cao từ gốc đến những vị trí khác nhau trên thân; Y = (h/H); XJ = (1 -

Y1/4)/(1 – 0,011/4); Xk = Q/(1 - p1/3) với p = (1,3/H); Q = 1 - Y1/3; XL = (H - h)/(H - 1,3); Z

= (h/1,3)

Bảng 1 Đặc trưng thống kê của những cây mẫu

Lâm học

Bảng 2 Những hàm độ thon dự tuyển trong nghiên cứu này

1 Dh = a 1 D a

2 X J(a3 + a4/exp(Z) + a5D^XJ + a6XJ^Z) Kozak (2001) (1)

2 Dh = a 1 D a

2 H a

3 X k(a4Y^4 + a5/exp(D/H) + a6XJ^0,1 + a7/D + a8H^Q + a9Xk) Kozak (2002) (2)

3 Dh = a 1 D a2 (1 - Y) (a

4 Dh 2 = a 1 D 2 X L Z (2 - (a

2 + a3Y + a4Y^2)) Sharma-Zhang (2004) (4)

5 (Dh/D) = a 1 *U*Z (a

2 + a3*Y + a4*Y^2) Sharma-Parton (2009) (5)

6 Dh = a 1 (D 2 *H) a2 (a 3 - √ ) (a

4Y + a5Y^2 + a6Y^3 + a7(D/H)) Them-Binh (2022a) (6)

7 Dh = a 1 (D 2 *H) a2 (a 3 - √ ) (a

4Y^2 + a5Y^3 + a6Y^4 + a7(D/H)) Them-Binh (2022b) (7)

8 Dh = a 1 (D 3 *H) a2 (a 3 - √ ) (a

4Y + a5Y^2 + a6Y^3 + a7(D/H)) Them-Binh (2022c) (8)

9 Dh = a 1 (D 3 *H) a2 (a 3 - √ ) (a

4Y^2 + a5Y^3 + a6Y^4 + a7(D/H)) Them-Binh (2022d) (9)

10 Dh = a 1 (D 4 *H) a2 (a 3 - √ ) (a

4Y^2 + a5Y^3 + a6Y^4 + a7(D/H)) Them-Binh (2022e) (10) Các hệ số hồi quy và những thống kê sai

lệch của 10 hàm dự tuyển được xác định bằng

phương pháp phân tích hồi quy và tương quan

phi tuyến tính của Marquartz Mức độ quan hệ

giữa DhCV và DhOV với các biến dự đoán được

đánh giá theo hệ số xác định (R2; Công thức

11) Sai lệch của các hàm độ thon so với độ

thon thực tế của cây Keo lai trồng thuần loài ở

Việt Nam được đánh giá theo 4 tiêu chuẩn: (1)

Tổng sai lệch bình phương (SSR; Công thức

12); (2) Sai số chuẩn của ước lượng (SEE;

Công thức 13); (3) Sai số tuyệt đối trung bình

(MAE; Công thức 14a) và sai số tuyệt đối

trung bình theo phần trăm (MAPE; Công thức

14b); (4) Sai số trung bình (ME; Công thức

15a) và sai số trung bình theo phần trăm

(MPE; Công thức 15b) Mức độ phù hợp của

các hàm so với độ thon thực tế của cây Keo lai

được đánh giá theo tiêu chuẩn thông tin Akaike (Công thức 16) Ở công thức (11) – (16), Dhi

và DhJ tương ứng là độ thon thực tế và độ thon ước lượng; DhBq là độ thon trung bình thực tế;

n = dung lượng quan sát; p = số tham số của hàm độ thon Mục đích của phân tích hồi quy

là xác định hàm ước lượng độ thon thân cây Keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam với sai lệch nhỏ nhất Theo mục đích này, trước hết so sánh hệ số R2 và các thống kê sai lệch (SSR, SEE, MAE, MAPE, AIC) của 10 hàm dự tuyển Sau đó chọn hàm độ thon thích hợp theo

2 tiêu chuẩn SEEMin và SSRMin; trong đó tiêu chuẩn ưu tiên là SSRMin Khả năng ứng dụng của các hàm độ thon thân cây Keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam được đánh giá theo tiêu chuẩn ME, MPE và MAPE

R2 = [1 −∑ (∑ ( )

Sau khi xác định được hai hàm DhCV và

DhOV thích hợp, sử dụng hai hàm này để ước

lượng thể tích của các phân đoạn trên thân

cây Keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam Sau

đó tính thể tích thân cây đứng cả vỏ (VCV),

thể tích thân cây đứng không vỏ (VOV), thể

tích gỗ sản phẩm cả vỏ (VSPCV) và thể tích gỗ

sản phẩm không vỏ (VSPOV) Thể tích của

mỗi phân đoạn trên thân cây Keo lai được xác định theo công thức hình viên trụ; trong

đó đường kính được xác định theo công thức kép tiết diện bình quân Thể tích đoạn ngọn được xác định theo thể tích hình nón Hai đại lượng VCV và VOV là tổng thể tích của các phân đoạn cộng với thể tích đoạn ngọn (VN,

m3) Hai đại lượng VSPCV và VSPOV là tổng

thể tích thân từ gốc đến Dh ≤ 3,0 cm Hiệu số

giữa DhCV và DhOV là đường kính vỏ (KV,

cm) Hiệu số giữa VCV và VOV là thể tích vỏ

(VVo, m3) Tỷ lệ giữa VCV và thể tích hình

viên trụ có đường kính tại vị trí ngang ngực

là hình số thân cây cả vỏ (FCV) Hàm ước

lượng H, Vi (Vi = VCV, VOV, VSPCV, VSPOV),

KV và FCV được ước lượng tương ứng theo

hàm 17 ÷ 20; trong đó Y = (h/H), D = đường

kính ngang ngực, còn m, ai, b, c và k là các tham số của hàm ước lượng Các bước phân tích hồi quy và tương quan được thực hiện bằng phần mềm thống kê STATGRAPHICS Centurion XV.I 15.1.02, IBM SPSS Statistics

22 Kỹ thuật xử lý số liệu được thực hiện theo hướng dẫn phân tích hồi quy của Nguyễn Trọng Bình và Nguyễn Văn Thêm (2015)

V = a + b*(D2*H) + c*(Dk*Hj) (18)

KV = a1(D3*H)a2(a3 - √ )(a

4 Y^2 + a

5 Y^3 + a

6 Y^4 + a

3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

3.1 Hàm độ thon thân cây Keo lai trồng

thuần loài ở Việt Nam

Hệ số xác định (R2), những thống kê sai

lệch (SSR, SEE, MAPE) và tiêu chuẩn thông

tin AIC của 10 hàm ước lượng độ thon thân

cây Keo lai được dẫn ra ở Bảng 3 và 4 Các

hàm DhCV (Bảng 3) đều tồn tại ở mức ý nghĩa

rất cao (P < 0,01) Hệ số R2 nhận giá trị cao

nhất ở hàm Them-Binh 2022d (96,64%), thấp

nhất ở hàm Kozak 2001 (95,39%) Sai số SEE

nhận giá trị nhỏ nhất ở hàm Them-Binh 2022d

(0,718), cao nhất ở hàm Kozak 2001(0,840)

Sai số MAPE của 10 hàm này nhận giá trị rất

nhỏ; trong đó nhỏ nhất ở hàm Them-Binh

2022d (7,92%), cao nhất ở hàm Kozak 2001

(9,52%) Hai tiêu chuẩn SSR và AIC nhận giá

trị nhỏ nhất ở hàm Them-Binh 2022d (tương ứng SSR = 1.168,0; AIC = -1,488), cao nhất ở hàm Kozak 2001 (tương ứng SSR = 1.594,4; AIC = -785) So sánh với SSR của hàm Them-Binh 2022d (100%), giá trị này ở hàm Kozak (2001), Kozak (2002), Lee (2003), Sharma-Zhang (2004) và Sharma-Parton (2009) lớn hơn tương ứng 36,5%, 8,8%, 17,4%, 7,2% và 20,3%, còn 4 hàm (Them-Binh 2022a,b,c,e) chỉ lớn hơn 0,03% đến 0,15% Theo phân hạng, 5 hàm Them-Binh (2022a,b,c,d,e) lần lượt xếp hạng 5, 2, 4, 1 và 3, còn 5 hàm của 5 tác giả khác xếp hạng 6 – 10 Theo hai tiêu chuẩn SSR và AIC, hàm Them-Binh (2022d)

là hàm thích hợp để xây dựng hàm DhCV của cây Keo lai

Bảng 3 Hệ số tương quan và sai lệch của các hàm độ thon thân cả vỏ của cây Keo lai

trồng thuần loài ở Việt Nam

Lâm học

Bảng 4 Hệ số tương quan và sai lệch của các hàm độ thon thân không vỏ của cây Keo lai

trồng thuần loài ở Việt Nam

Các hàm DhOV của cây Keo lai (Bảng 4)

cũng tồn tại ở mức ý nghĩa rất cao (P < 0,01)

Hệ số R2 nhận giá trị cao nhất ở hàm

Them-Binh 2022d (96,09%), thấp nhất ở hàm Kozak

2001 (94,88%) Sai số SEE nhận giá trị nhỏ

nhất ở hàm Thêm 2022d (0,748), cao nhất ở

hàm Kozak 2001(0,855) Sai số MAPE của 10

hàm này nhận giá trị rất nhỏ; trong đó nhỏ nhất

ở hàm Them-Binh 2022d (9,41%), cao nhất ở

hàm Kozak 2001 (11,32%) Hai tiêu chuẩn

SSR và AIC nhận giá trị nhỏ nhất ở hàm

Them-Binh 2022d (tương ứng SSR = 1.265,1;

AIC = -1.306,7), cao nhất ở hàm Kozak 2001

(tương ứng SSR = 1.653,2; AIC = -703) So

sánh với SSR của hàm Them-Binh 2022d

(100%), giá trị này ở hàm Kozak (2001), Kozak (2002), Lee (2003), Sharma-Zhang (2004) và Sharma-Parton (2009) lớn hơn tương ứng 30,7%, 5,1%, 12,6%, 4,8% và 14,0%, còn

4 hàm của Them-Binh (2022a,b,c,e) chỉ lớn hơn 0,09% đến 0,35% Theo phân hạng, 5 hàm Them-Binh (2022a,b,c,d,e) lần lượt xếp hạng

5, 2, 4, 1 và 3, còn 5 hàm của 5 tác giả khác xếp hạng 6 – 10 Theo hai tiêu chuẩn SSR và AIC, hàm Them-Binh (2022d) là hàm thích hợp để xây dựng hàm DhOV của cây Keo lai Những phân tích hồi quy cho thấy hàm

DhCV và DhOV đối với cây Keo lai theo hàm Them-Binh (2022d) tương ứng có dạng như hàm 21 và 22

J = (1,68004 - √ )(3,46226*Y^2 - 1,93951*Y^3 + 1,72821*Y^4 + 1,29828*(D/H))

R2 = 96,64%; SEE = ±0,718; MAPE = 7,92%; ME = 0,005; MPE = -1,2%

DhOV = 0,758796(D3H)0,230701K

K = (1,67955 - √ )(4,94407*Y^2 - 5,83161*Y^3 + 4,79294*Y^4 + 1,32711*(D/H)) (22)

R2 = 96,09%; SEE = ±0,748; MAPE = 9,41%; ME = 0,007; MPE = -1,6%

3.2 Kiểm định khả năng ứng dụng đối với

hàm độ thon thân cây Keo lai trồng thuần

loài ở Việt Nam

Giá trị DhCV của 5 cây kiểm tra được ước

lượng từ hàm 21 nhận sai số hệ thống (ME, MPE) dương và âm Giá trị DhOV của 5 cây kiểm tra được ước lượng từ hàm 22 nhận sai số

hệ thống âm (Bảng 5)

Bảng 5 Kiểm định sai lệch của các hàm độ thon thân cây Keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam

So với 5 cây kiểm tra, sai số (MPE) ước

lượng DhCV từ hàm 21 dao động từ -10,3% đến

2,2%; trung bình -4,0% Tương tự, sai số ước

lượng DhOV từ hàm 22 nhận sai lệch từ -15,7%

đến -0,4%; trung bình -7,5% Nói chung, so

với độ thon của 5 cây kiểm tra, sai lệch tuyệt

đối trung bình (MAPE) của hàm 21 và 22

tương ứng là 5,5% và 7,5% Theo số liệu ở

Bảng 3 và Bảng 4, giá trị MAPE đối với DhCV

và DhOV của 168 cây đều nhỏ hơn 10% Trong

điều tra rừng, yêu cầu đối với sai số thống kê

cây gỗ và quần thụ thường không vượt quá

±10% Vì thế, hai hàm hàm 21 và 22 được sử

dụng để ước lượng đường kính thân cả vỏ và

đường kính thân không vỏ ở những vị trí khác

nhau trên thân cây Keo lai

3.3 Các hàm sản lượng đối với cây Keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam

Từ số liệu của 168 cây mẫu và hai hàm

DhCV và DhOV (Hàm 21 và 22), xác định được các hàm ước lượng H, KV, FCV, VCV, VOV,

VSPCV và VSPOV (Hàm 23 - 29) Các hàm này đều tồn tại ở mức ý nghĩa rất cao (P < 0,01) Hàm ước lượng H = f(D) nhận sai lệch (MAPE

= 7,2%) khá lớn là do các cây mẫu có biến động lớn về kích thước Các hàm KV, FCV,

VCV, VOV, VSPCV và VSPOV nhận sai lệch rất nhỏ (MAPE < 5,0%) là vì chúng đều được ước lượng từ hàm DhCV và DhOV Vì thế, các hàm này được sử dụng để ước lượng các thành phần sản lượng ở mức cây cá thể của rừng Keo lai

r = 85,7%; SEE = ±1,4; MAE = 1,1; MAPE = 7,2%

J = (1,6337 - √ )(-9,91117*Y^2 + 22,633*Y^3 - 13,3261*Y^4 + 0,90634*(D/H))

R2 = 99,64%; SEE = ±0,009; MAPE = 1,23%; ME = -0,0001; MPE = -0,10%

r = 99,9%; SEE = ±0,00086; MAE = 0,00066; MAPE = 0,13%

VCV = 0,000974 + 0,000023*(D2*H) + 0,000023*(D0,80518*H1,9319) (26)

R2 = 99,9%; SEE = ±0,00047; MAE = 0,00027; MAPE = 0,40%

VOV = 0,000648 + 0,0000219*(D2*H) + 0,000019*(D0,789658*H1,90741) (27)

R2 = 99,9%; SEE = ±0,00038; MAE = 0,00021; MAPE = 0,35%

VSPCV = 0,0000753 + 0,000023*(D2*H) + 0,000027*(D0,770629*H1,90255) (28)

R2 = 99,9%; SEE = ±0,00049; MAE = 0,00025; MAPE = 0,22%

VSPOV = 0,000177 + 0,000022*(D2*H) + 0,000019*(D0,80540*H1,91824) (29)

R2 = 99,9%; SEE = ±0,00045; MAE = 0,00028; MAPE = 0,30%

3.4 Áp dụng kết quả nghiên cứu

3.4.1 Ước lượng độ thon thân cây Keo lai

Hai thành phần DhCV và DhOV của cây Keo

lai được ước lượng theo hàm 21 và 22 Để xác

định hai thành phần này, trước hết đo đạc D và

H của từng cây trong ô mẫu Sau đó thay thế

D, H và h vào hàm 21 và 22 để nhận được

DhCV và DhOV Chiều cao từ gốc đến những vị

Lâm học

trí khác nhau trên thân (h) được xác định tùy

theo yêu cầu của sản phẩm Để đơn giản trong

tính toán, hai thành phần DhCV và DhOV được

ước lượng theo cấp D Theo đó, trước hết

thống kê D và H của rừng Keo lai ở các tuổi

khác nhau trên các ô mẫu Kế đến lập phân bố

số cây theo cấp D đối với các tuổi; trong đó cự

ly mỗi cấp D = 2 cm Tiếp đến xác định H

trung bình của từng cấp D từ hàm 23 Sau đó

xác định DhCV và DhOV của từng cấp D bằng

cách thay thế cấp D, H trung bình của từng cấp

D và H vào hàm 21 và 22 Bảng 6 dẫn tóm tắt

DhCV và DhOV của cây Keo lai ở cấp D từ 12 –

18 cm Hình thái độ thon thân cây Keo lai từ

cấp D = 8 - 20 cm được biểu diễn ở Hình 1 và

2 Điểm uốn của độ thon thân cây Keo lai xuất

hiện ở độ cao 2,0 m tính từ gốc

3.4.2 Ước lượng một số thành phần sản lượng đối với rừng Keo lai trồng thuần loài

Bằng cách khảo sát các hàm 23 - 29, xác định được H, KV, FCV, VCV, VOV, VSPCV và

VSPOV (Bảng 7) Từ số liệu ở Bảng 7 cho thấy,

FCV của cây Keo lai giảm dần từ cấp D = 8 cm (0,533) đến cấp D = 24 cm (0,434); trung bình 0,474 Tỷ lệ (VOV/VCV) là 87,7%, còn lại 12,3% là thể tích vỏ So với VCV, hai đại lượng

VSPCV và VSPOV tương ứng là 99,4% và 87,3% Thể tích vỏ của cây Keo lai là hiệu số giữa VCV

và VOV Phần vỏ, ngọn, cành và lá là những vật liệu bỏ lại sau thu hoạch Thông qua quá trình khoáng hóa, những thành phần này tham gia vào chu trình vật chất của rừng Keo lai

Bảng 6 Độ thon thân cả vỏ và độ thon thân không vỏ theo cấp đường kính của cây Keo lai

trồng thuần loài ở Việt Nam

h (m)

Độ thon (Dh, cm) theo cấp D (cm)

2

6

10

14

18

22

26

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

Hình 1 Đồ thị biểu diễn độ thon cả vỏ ở

những vị trí khác nhau trên thân cây

Keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam

Điểm uốn

Hình 2 Đồ thị biểu diễn độ thon cả vỏ và không vỏ của cây Keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam tại cấp D = 18 cm

23.0 20.6 19.4 18.5 17.8 17.1 16.5 15.9 15.3 14.6 14.0 13.3 12.5 11.7 10.9 10.0 9.0 8.1 7.2 6.2 5.3 4.4

21.8 19.4 18.3 17.5 16.8 16.2 15.6 15.0 14.4 13.7 13.1 12.4 11.6 10.8 10.0 9.2 8.3 7.3 6.4 5.4 4.5

4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0 18.0 20.0 22.0 24.0

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

DCV tại D = 20 cm DOV tại D = 20 cm

Trữ lượng gỗ cây đứng cả vỏ (MCV, m /ha),

trữ lượng gỗ cây đứng và không vỏ (MOV,

m3/ha), sản lượng gỗ thu hoạch cả vỏ (MSPCV,

m3/ha) và sản lượng gỗ thu hoạch không vỏ

(MSPOV, m3/ha) ở mức quần thụ được xác định

theo hai phương pháp Phương pháp 1 là xác

định bốn thành phần (MCV, MOV, MSPCV và

MSPOV) từ các cây trên ô mẫu Theo phương

pháp này, bốn thành phần kể trên được xác

định theo 3 bước:

Bước 1 là thống kê D của các cây trên ô mẫu ở những tuổi khác nhau, còn H được ước lượng theo hàm 23;

Bước 2 là xác định VCVi, VOVi, VSPCVi và

hàm 26 – 29;

Bước 3 là cộng dồn bốn thành phần này của các cây trong các ô mẫu và quy đổi ra đơn vị 1 ha

Bảng 7 Biểu ước lượng chiều cao, hình số, thể tích thân cây đứng và thể tích gỗ sản phẩm

theo cấp đường kính và chiều của cây keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam

D(cm) H(m) F CV V CV (m 3 ) V OV (m 3 ) V SPCV (m 3 ) V SPOV (m 3 ) (V SPOV /V CV )%

Phương pháp 2 là xác định bốn thành phần

(MCV, MOV, MSPCV và MSPOV) từ phân bố số

cây (Ni, cây) theo cấp D đối với mỗi tuổi

Phương pháp này giả định phân bố số cây (Ni,

cây) theo thể tích (V, m3) ở các cấp D là phân

bố tiệm cận phân bố chuẩn Theo giả định này,

bốn thành phần (MCV, MOV, MSPCV và MSPOV)

được xác định theo 5 bước:

Bước 1 là thống kê D của các cây trên ô

mẫu ở những tuổi khác nhau, còn H được ước

lượng theo hàm 23;

Bước 2 là tập hợp số cây trên các ô mẫu và

xây dựng bảng phân bố số cây (Ni, cây) theo

các cấp D (cm) ở mỗi tuổi hoặc cấp tuổi và quy

đổi ra đơn vị 1 ha;

Bước 3 là xác định giá trị trung bình của

tương ứng theo hàm 26 – 29;

Bước 4 là xác định MCVi, MOVi, MSPCVi và

(cây/ha) với giá trị trung bình của VCVi, VOVi,

Bước 5 là xác định bốn thành phần (MCV,

MOV, MSPCV và MSPOV) bằng cách cộng dồn

3.5 Thảo luận

Trong nghiên cứu này, độ thon thân cây Keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam được kiểm định từ 10 hàm dự tuyển Các hàm này có số biến dự đoán từ 4 (Sharma – Zhang, 2004) đến

9 (Kozak, 2002) Hàm ước lượng DhCV và

DhOV từ 10 hàm này đều tồn tại ở mức ý nghĩa rất cao (P < 0,01) Vì thế, 10 hàm này có thể được sử dụng để xây dựng hàm độ thon thân cây Keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam Tuy vậy, so với 5 hàm khác, 5 hàm do Nguyễn Văn

Lâm học

Thêm và Nguyễn Trọng Bình đề xuất xếp hạng

từ 1 (Them-Binh, 2022a) đến 5 (Them-Binh,

2022e) So với hàm Them-Binh 2022d, 4 hàm

Them-Binh 2022(a,b,c,e) chỉ nhận sai lệch

(SSR) nhỏ hơn 1,5% Vì thế, 5 hàm này có thể

được sử dụng để xây dựng hàm độ thon thân

cây Keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam Hàm

Kozak (2001, 2002) là hai hàm phù hợp với độ

thon của nhiều loài cây gỗ ở rừng nước Anh

Nghiên cứu của Lee và cộng sự (2017) cho

thấy hàm Muhairwe (1999) mô tả tốt độ thon

thân cây Thông đỏ hàn quốc (Pinus densiflora)

và Thông trắng hàn quốc (Pinus koraiensis)

Bằng cách kiểm định 28 hàm dự tuyển, Tang

và cộng sự (2017) nhận thấy hàm Muhairwe

(1999) phù hợp với độ thon thân cây Cáng lò

trung quốc (Betula alnoides) Nói chung, các

hàm độ thon thân cây gỗ có thể được xây dựng

theo nhiều dạng khác nhau Hàm độ thon thích

hợp không chỉ phụ thuộc vào loài cây gỗ, mà

còn phụ thuộc vào các hàm dự tuyển và các

tiêu chuẩn kiểm định mức độ phù hợp của các

hàm thống kê

4 KẾT LUẬN

Nghiên cứu này xây dựng các hàm độ thon

thân cây Keo lai trồng thuần loài ở Việt Nam

dựa theo 10 hàm dự tuyển Các hàm này đều

mô tả tốt độ thon thân cây Keo lai ở mức ý

nghĩa P < 0,01 Những hàm độ thon do

Nguyễn Văn Thêm và Nguyễn Trọng Bình đề

xuất trong nghiên cứu này là những hàm thích

hợp để mô tả độ thon thân cây Keo lai trồng

thuần loài ở Việt Nam Những hàm độ thon

này nhận sai số nhỏ hơn 10% Nghiên cứu này

cũng xây dựng hàm sản lượng gỗ cây đứng và

hàm sản lượng gỗ thu hoạch ở mức cây cá thể

của rừng Keo lai Các hàm này đều mô tả tốt

sản lượng gỗ cây đứng và sản lượng gỗ thu

hoạch ở mức ý nghĩa P < 0,01 Trong thực tế,

sử dụng các hàm độ thon, hàm sản lượng gỗ

cây đứng và hàm sản lượng gỗ thu hoạch để

xác định thể tích gỗ cây đứng và thể tích gỗ

sản phẩm ở mức cây cá thể của rừng trồng Keo

lai trồng thuần loài ở Việt Nam là hợp lý

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Fonweban J., Gardiner B., Macdonald E and

Auty D., 2011 Taper functions for Scots pine (Pinus

sylvestris L.) and Sitka Spruce (Picea sitchensis (Bong.)

Carr.) in Northern Britain Forestry, doi:10.1093/forestry/cpq043

2 Kozak A., 2004 My last words on taper

equations For Chron 80: 507-515

3 Lee WK., Seo JH., Son YM., Lee KH., Von

GK., 2003 Modeling stem profiles for Pinus densiflora

in Korea For Ecol Manag 172: 69-77

4 Lee D., Yeongwan., Jungho Lee and Jungkee Choi., 2017 Estimation and validation of volume

equations for Pinus densiflora, Pinus koraiensis, and

Larix kaempferi in South Korea South J Appl for 35:

105-108 Forest Science and Technology, 2017 E-ISSN

2158-0715, Vol 13, N 0 2, 77-82

5 Muhairwe CK., 1999 Taper equations for

Eucalyptus pilularis and Eucalyptus grandis for the

north coast in New South Wales, Australia For Ecol Manag 113: 251-269

6 Nguyễn Trọng Bình, 1995 Nghiên cứu mô

hình sinh trưởng của ba loài cây Thông nhựa (Pinus

merkusii), Thông mã vĩ (Pinus massoniana) và mỡ

(Manggletia glauca) trồng ở Việt Nam Tạp chí Sinh

học Tập 17, số 4, trang 3-5, 13

7 Nguyễn Trọng Bình, 2005 Lập biểu sinh trưởng và sản lượng tạm thời rừng Keo lai trồng thuần loài Tạp chí Nông nghiệp và PTNT.Số 13, trang 91-95

8 Nguyễn Trọng Bình và Nguyễn Văn Thêm,

2015 Ứng dụng SPSS để xử lý thông tin trong Lâm

nghiệp Nxb Nông nghiệp, Hà Nội, 292 trang

9 Nguyễn Văn Thêm, 2002 Sinh thái rừng Nxb

Nông nghiệp, Hà Nội, 250 trang

10 Nguyễn Văn Thêm và Lê Hồng Việt, 2021

Những hàm độ thon đối với thân cây Tràm (Melaleuca

cajuputi Powell) ở khu vực Tây Nam Bộ Tạp chí Rừng

và Môi trường, Số 109, trang 82-86

11 Sharma M., Zhang SY., 2004 Variable-exponent taper equations for jack pine, black spruce, and balsam fir

in eastern Canada Forest Ecology and Management 198:39–53 doi: 10.1016/j.foreco.2004.03.035

12 Tang C., Wang CS., Pang SJ., Zhao ZG, Guo

JJ, Lei YC, Jeng J., 2017 Stem taper equations for

Betula alnoides in South China Journal of Tropical

Forest Science 29 (1); 80:92

13 Vũ Tiến Hinh, 2012 Phương pháp lập biểu thể

tích cây đứng rừng tự nhiên ở Việt Nam Nxb Nông

nghiệp, Hà Nội, 196 trang

14 Westfall JA., and Scott CT., 2010 Taper models for commercail tree species in the Northeastern United States Forest Science 56 (6).

DEVELOPING STEM TAPER FUNCTIONS FOR Acacia HYBRID

(Acacia auriculiformis*mangium) IN MONO-PLANTATIONS IN VIETNAM

Nguyen Van Them 1 , Nguyen Trong Binh 2 , Nguyen Trong Minh 2

1

Forestry Science and Technology Association of Ho Chi Minh City

2

Vietnam National University of Forestry

SUMMARY

This paper introduces the taper functions and harvested wood yield for statistics on insidebark and outsidebark timber volume and commercial timber stock for pure Acacia hybrid plantations in Vietnam The stem taper functions and wood yield functions for pure Acacia hybrid were constructed from 168 sample trees from the diameter classes 4 ÷ 24 cm The appropriate insidebark and outsidebark stem taper functions ware tested from

10 different candidate functions; in which 5 functions are proposed by Nguyen Van Them and Nguyen Trong Binh (2022) in this study The applicability of the insidebark and outsidebark stem taper functions was tested from 5 sample trees at the diameter classes from 8 ÷ 16 cm Research results show that these 10 functions describe well the stem taper of Acacia hybrid at the significance level of P < 0.01; where Them-Binh 2022d is the most appropriate function The stem taper functions, insidebark and outsidebark volume functions, and the insidebark and outsidebark commercial timber volume functions all received errors of less than 10.0%

Keywords: Acacia hybrid forest, insidebark stem taper, insidebark stem taper functions, outsidebark

stem taper, outsidebark stem taper functions

Ngày nhận bài : 09/02/2022

Ngày phản biện : 10/3/2022

Ngày quyết định đăng : 21/3/2022